Криптоактиви ринкові дані та розвиток Гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова поведінка трьох основних криптоактивів виглядають наступним чином:
Обговорень біткоїна минулого тижня було 12,52K, що на 0,98% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж у попередню неділю.
Обговорень про Ethereum минулого тижня було 3,63K, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. В минулу неділю ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж в неділю минулого тижня.
Обговорення певного криптоактиву минулого тижня становило 782, що на 12.63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в неділю минулого тижня становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) є надзвичайно перспективною технологією в галузі криптографії. Воно дозволяє виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки, забезпечуючи потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. FHE може широко застосовуватися в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей та захисті конфіденційності блокчейну. Незважаючи на широкий спектр застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сфери застосування FHE
Гомоморфне шифрування має найбільшу перевагу в захисті конфіденційності. Наприклад, компанія потребує використання обчислювальних можливостей іншої компанії для аналізу даних, але не бажає, щоб друга компанія отримувала доступ до конкретного змісту. FHE може відігравати роль у такому випадку: власник даних може передати зашифровані дані обчислювальному боку для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими, і власник даних може отримати результати аналізу після розшифрування. Ця механіка захищає конфіденційність даних і виконує необхідні обчислення.
Для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, цей механізм захисту конфіденційності є особливо важливим. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE у цих сценах може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних за рахунок функцій захисту конфіденційності на ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 основними методами захисту приватності є FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійні середовища виконання (TEE). FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому вигляді без необхідності ділитися конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Ці криптотехнології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Проте, FHE в реальних застосуваннях все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Обмеження та виклики FHE
Попри те, що теоретичні основи FHE є потужними, в комерційному застосуванні виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE вимагає величезних обчислювальних ресурсів, порівняно з необробленими обчисленнями, його витрати значно зростають. Для обчислень високих ступенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень у реальному часі.
Обмежені можливості операцій: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є вузьким місцем для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: Гомоморфне шифрування показує хороші результати в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, штучний інтелект широко застосовується в багатьох сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних змушує користувачів не бажати ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування забезпечує рішення для захисту конфіденційності в сфері штучного інтелекту. У сценаріях хмарних обчислень гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регламентів, як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають від користувачів права знати про способи обробки даних та забезпечують захист даних під час їх передачі. Гомоморфне шифрування забезпечує безпеку та відповідність даних.
Поточне застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
Застосування FHE в блокчейні в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання AI, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі. Кілька проектів використовують технологію FHE для просування реалізації захисту конфіденційності.
Деякі проекти розробили рішення FHE на основі технології TFHE, зосереджуючись на булевих обчисленнях та обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також побудували стек розробки FHE для застосувань у блокчейні та ШІ. Інші проекти розробили нові мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE, які підходять для блокчейн-мереж.
Деякі проекти використовують Гомоморфне шифрування для реалізації захисту приватності в обчислювальних мережах AI, підтримуючи різноманітні AI моделі. Є також проекти, які поєднують Гомоморфне шифрування з штучним інтелектом, пропонуючи децентралізоване та захищене середовище для AI.
Деякі проекти як рішення Layer 2 для Ethereum, підтримують FHE Rollups і FHE Coprocessors, сумісні з EVM і підтримують смарт-контракти, написані на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча на даний момент комерційне застосування FHE все ще стикається з проблемами великих витрат обчислень та поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви в безпеці даних.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Застосування та виклики технології FHE в області захисту приватності в Блокчейн та AI
Криптоактиви ринкові дані та розвиток Гомоморфного шифрування
Станом на 13 жовтня, обговорення та цінова поведінка трьох основних криптоактивів виглядають наступним чином:
Обговорень біткоїна минулого тижня було 12,52K, що на 0,98% менше, ніж за попередній тиждень. Ціна в минулу неділю становила 63916 доларів, що на 1,62% більше, ніж у попередню неділю.
Обговорень про Ethereum минулого тижня було 3,63K, що на 3,45% більше, ніж попереднього тижня. В минулу неділю ціна становила 2530 доларів, що на 4% менше, ніж в неділю минулого тижня.
Обговорення певного криптоактиву минулого тижня становило 782, що на 12.63% менше, ніж попереднього тижня. Ціна в неділю минулого тижня становила 5.26 доларів, що на 0.25% менше, ніж у неділю попереднього тижня.
Гомоморфне шифрування(FHE) є надзвичайно перспективною технологією в галузі криптографії. Воно дозволяє виконувати обчислення безпосередньо над зашифрованими даними без необхідності їх розшифровки, забезпечуючи потужну підтримку для захисту конфіденційності та обробки даних. FHE може широко застосовуватися в фінансах, медицині, хмарних обчисленнях, машинному навчанні, системах голосування, Інтернеті речей та захисті конфіденційності блокчейну. Незважаючи на широкий спектр застосування, комерціалізація FHE все ще стикається з багатьма викликами.
Потенціал та сфери застосування FHE
Гомоморфне шифрування має найбільшу перевагу в захисті конфіденційності. Наприклад, компанія потребує використання обчислювальних можливостей іншої компанії для аналізу даних, але не бажає, щоб друга компанія отримувала доступ до конкретного змісту. FHE може відігравати роль у такому випадку: власник даних може передати зашифровані дані обчислювальному боку для обробки, при цьому результати обчислень залишаються зашифрованими, і власник даних може отримати результати аналізу після розшифрування. Ця механіка захищає конфіденційність даних і виконує необхідні обчислення.
Для чутливих до даних галузей, таких як фінанси та охорона здоров'я, цей механізм захисту конфіденційності є особливо важливим. З розвитком хмарних обчислень та штучного інтелекту безпека даних стає все більш актуальною. FHE у цих сценах може забезпечити захист багатосторонніх обчислень, дозволяючи сторонам співпрацювати без розкриття конфіденційної інформації. У технології блокчейн FHE підвищує прозорість та безпеку обробки даних за рахунок функцій захисту конфіденційності на ланцюгу та перевірки конфіденційних транзакцій.
Порівняння FHE з іншими способами шифрування
У сфері Web3 основними методами захисту приватності є FHE, нульові докази (ZK), багатосторонні обчислення (MPC) та надійні середовища виконання (TEE). FHE може виконувати різні операції над зашифрованими даними без попереднього розшифрування. MPC дозволяє сторонам виконувати обчислення у зашифрованому вигляді без необхідності ділитися конфіденційною інформацією. TEE забезпечує обчислення в безпечному середовищі, але має відносно обмежену гнучкість у обробці даних.
Ці криптотехнології мають свої переваги, але у підтримці складних обчислювальних завдань FHE особливо виділяється. Проте, FHE в реальних застосуваннях все ще стикається з високими обчислювальними витратами та поганою масштабованістю, що обмежує його ефективність у реальному часі.
Обмеження та виклики FHE
Попри те, що теоретичні основи FHE є потужними, в комерційному застосуванні виникають практичні виклики:
Витрати на обчислення великого масштабу: FHE вимагає величезних обчислювальних ресурсів, порівняно з необробленими обчисленнями, його витрати значно зростають. Для обчислень високих ступенів поліномів час обробки зростає поліноміально, що ускладнює задоволення вимог до обчислень у реальному часі.
Обмежені можливості операцій: FHE може виконувати додавання та множення зашифрованих даних, але підтримка складних нелінійних операцій є обмеженою, що є вузьким місцем для застосувань штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі.
Складність підтримки кількох користувачів: Гомоморфне шифрування показує хороші результати в сценаріях з одним користувачем, але при залученні наборів даних з кількома користувачами складність системи різко зростає.
Поєднання FHE та штучного інтелекту
У епоху, керовану даними, штучний інтелект широко застосовується в багатьох сферах, але занепокоєння щодо конфіденційності даних змушує користувачів не бажати ділитися чутливою інформацією. Гомоморфне шифрування забезпечує рішення для захисту конфіденційності в сфері штучного інтелекту. У сценаріях хмарних обчислень гомоморфне шифрування дозволяє обробляти дані користувачів у зашифрованому стані, забезпечуючи конфіденційність.
Ця перевага є особливо важливою в умовах вимог таких регламентів, як GDPR, оскільки ці регламенти вимагають від користувачів права знати про способи обробки даних та забезпечують захист даних під час їх передачі. Гомоморфне шифрування забезпечує безпеку та відповідність даних.
Поточне застосування Гомоморфного шифрування в блокчейні та проєкти
Застосування FHE в блокчейні в основному зосереджене на захисті конфіденційності даних, включаючи конфіденційність на ланцюзі, конфіденційність даних для навчання AI, конфіденційність голосування на ланцюзі та перевірку конфіденційних транзакцій на ланцюзі. Кілька проектів використовують технологію FHE для просування реалізації захисту конфіденційності.
Деякі проекти розробили рішення FHE на основі технології TFHE, зосереджуючись на булевих обчисленнях та обчисленнях з низькою довжиною цілого числа, а також побудували стек розробки FHE для застосувань у блокчейні та ШІ. Інші проекти розробили нові мови смарт-контрактів та бібліотеки FHE, які підходять для блокчейн-мереж.
Деякі проекти використовують Гомоморфне шифрування для реалізації захисту приватності в обчислювальних мережах AI, підтримуючи різноманітні AI моделі. Є також проекти, які поєднують Гомоморфне шифрування з штучним інтелектом, пропонуючи децентралізоване та захищене середовище для AI.
Деякі проекти як рішення Layer 2 для Ethereum, підтримують FHE Rollups і FHE Coprocessors, сумісні з EVM і підтримують смарт-контракти, написані на Solidity.
Висновок
FHE як передова технологія, що дозволяє виконувати обчислення над зашифрованими даними, має значні переваги в захисті конфіденційності даних. Хоча на даний момент комерційне застосування FHE все ще стикається з проблемами великих витрат обчислень та поганої масштабованості, завдяки апаратному прискоренню та оптимізації алгоритмів ці проблеми можуть бути поступово вирішені. З розвитком технології блокчейн FHE відіграватиме все більш важливу роль у захисті конфіденційності та безпечних обчисленнях. У майбутньому FHE може стати основною технологією, що підтримує обчислення з захистом конфіденційності, приносячи нові революційні прориви в безпеці даних.